И. С. Литвинчев Журнал вычислительной математики и математической физики , т.33, №8 , 01.1993 , с. 1145-1154, язык: русский  Аннотация Одним из эффективных подходов к исследованию экстремальных задач большой размерности является агрегирование, когда вместо исходной многомерной задачи рассматривается агрегированная задача (макрозадача) с меньшим числом переменных или ограничений. При таком подходе необходимо определить правило построения макрозадачи и способ нахождения допустимого решения исходной задачи по известному решению макрозадачи (дезагрегирование). Как правило, дезагрегированное решение не оптимально для исходной задачи. Поэтому желательно, не решая исходной задачи, оценить субоптимальность агрегирования, определяемую, например, как разность значений исходного целевого функционала на оптимальном и дезагрегированном решении. Если показатель субоптимальности оценивается после того, как решена макрозадача, то такие оценки принято называть апостериорными. В данной работе получены апостериорные оценки субоптимальности агрегирования для задач выпуклого дифференцируемого программирования. Выделены классы задач, для которых вычисление таких оценок упрощается.  Ключевые слова агрегирование, оптимальность, субоптимальность, выпуклое программирование